DeepSeek의 경제성은 신화입니다. 혁명 AI는 실제로 개발하는 데 16 억 달러가 들었습니다.

DeepSeek의 놀랍도록 저렴한 AI 모델은 업계 거인에게 도전합니다. 중국의 신생 기업은 경쟁 업체가 고용 한 자원의 일부인 2048 GPU 만 사용하여 강력한 Deepseek V3 Neural Network를 6 백만 달러에 불과했다고 주장했다. 그러나이 비용 효율성은 더 큰 진실입니다.

이미지 : ensigame.com

DeepSeek V3의 혁신적인 아키텍처는 효율성에 기여합니다. 주요 기술에는 여러 단어를 동시에 예측하는 다중 점화 예측 (MTP)이 포함됩니다. 가속화 된 훈련을 위해 256 개의 신경망을 사용하는 전문가 (MOE)의 혼합물; 그리고 개선 된 정확도를 위해 중요한 문장 요소에 중점을 둔 다중 헤드 잠재주의 (MLA).

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그러나 Semianalysis 보고서에 따르면 훨씬 더 실질적인 인프라가 나타납니다. 약 50,000 개의 NVIDIA HOPPER GPU가 약 16 억 달러에 달하며 운영 비용은 9 억 9,400 만 달러에 이릅니다. 이는 Deepseek의 초기 비용 청구와 모순되는데, 이는 연구, 개선, 데이터 처리 및 전반적인 인프라를 제외한 사전 훈련 GPU 사용 만 반영합니다.

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DeepSeek의 성공은 상당한 투자 (AI 개발에서 5 억 달러 이상), 기술 발전 및 연간 130 만 달러 이상의 보상 팀을 얻는 데 비롯됩니다. 데이터 센터의 독립적 인 구조와 소유권은 민첩성과 제어를 부여합니다.

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DeepSeek의 "예산 친화적 인"이야기는 틀림없이 팽창되지만 비용은 경쟁 업체보다 훨씬 낮습니다. 예를 들어, DeepSeek의 R1 모델은 ChatGpt4o의 1 억 달러에 비해 5 백만 달러입니다. DeepSeek은 잘 자금을 지원하고 독립적 인 AI 회사가 효과적으로 경쟁 할 수 있음을 보여 주지만, 성공은 비용 절감뿐만 아니라 상당한 투자에 뿌리를두고 있습니다.